Big data

Źródło: https://stories.freepik.com/illustration/server/pana

Wprowadzenie do Big Data

Zacznijmy od zrozumienia, czym są Big Data. Big Data to połączenie ogromnych ilości danych gromadzonych, przechowywanych i analizowanych przez organizacje. Dane te można przeszukiwać w celu uzyskania informacji do wykorzystania w projektach uczenia maszynowego i zaawansowanych analizach, aby przedstawić nowy i skuteczny sposób wspierania decyzji w zakresie zarządzania danymi.[1]

Innymi słowy, Big Data to informacje, które firmy i organizacje zbierają z danych stale generowanych za każdym razem, gdy otwieramy aplikację, wyszukujemy w Google lub po prostu podróżujemy z miejsca na miejsce za pomocą naszych urządzeń mobilnych. Brzmi łatwo, prawda? Ale jak wykorzystać te dane?

5Vs

Jeśli chcesz efektywnie wykorzystać tę ogromną ilość danych, musisz najpierw poznać różne funkcje Big Data.

Tradycyjnie Big Data zostało zdefiniowane i oparte na trzech wymiarach: wolumenie, różnorodności i szybkości. Jednak ostatnio dodano dwa wymiary, aby umożliwić użytkownikom tworzenie bazy wiedzy poprzez Big Data. Są to Wiarygodność i Wartość. Poznajmy je!

Źródło: zredagowano z Stories.freepik.com

1. Wolumen: zacznijmy od wolumenu – odnosi się on do rozmiaru zbiorów danych, które należy przeanalizować i przetworzyć. Te zbiory danych są często większe niż terabajty i petabajty. Dane można uznać za duże zbiory danych lub nie, na podstawie ich objętości.
2. Prędkość: prędkość odnosi się do szybkości, z jaką dane są generowane, gromadzone i analizowane. Dane te nieustannie przepływają przez „Internet rzeczy”, dane mobilne lub media społecznościowe. Jak na razie idzie, dobrze?
3. Różnorodność: trzecie element to Różnorodność, która odnosi się do różnych źródeł danych generowanych przez ludzi lub maszyny. Możemy wyróżnić trzy typy danych: ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

• Dane strukturalne to często liczby lub etykiety przechowywane w uporządkowanej strukturze kolumn i wierszy odnoszących się do wstępnie ustawionych parametrów. Na przykład oceny w gwiazdkach, które nadajemy firmom w recenzjach Google.
• Dane częściowo ustrukturyzowane są luźno podzielone na kategorie za pomocą metatagów. Na przykład tweety, które organizujemy według hashtagów.
• Dane nieustrukturyzowane mogą być informacjami zawierającymi dużo tekstu, które nie są uporządkowane w jasno określonych ramach lub modelu. Na przykład filmy i obrazy.

4. Wiarygodność: Odnosi się do zapewnienia jakości, integralności, wiarygodności i dokładności danych. Innymi słowy, czy możesz ufać zebranym danym? Czy te dane są wystarczająco wiarygodne, aby uzyskać wgląd? Na wszystkie te pytania i nie tylko można odpowiedzieć, gdy znana jest prawdziwość danych.
5. Wartość: ostatni element to wartość, która odnosi się do tego, ile warte są dane w zakresie pozytywnego wpływu na działalność firmy. Wartość wprowadza główny temat tego modułu, ponieważ w tym miejscu pojawia się analiza Big Data. W następnym rozdziale zobaczymy czym są analizy i jak działają.

Źródła Big Data

Skoro już wiesz, czym są Big Data, czas dowiedzieć się, jakie są ich źródła. Ilość danych generowanych każdego dnia jest ogromna i występuje w różnych formach. Jeśli chcesz odnieść sukces z Big Data, ważne jest, aby wiedzieć, jak rozróżniać dostępne źródła danych i rozumieć, jak przydatne i istotne mogą być dla Twojej firmy.

Edytowano ze źródła: https://storyset.com/illustration/open-source/bro

 

Bazy danych

Termin baza danych brzmi znajomo, prawda? Obecnie firmy używają modelu hybrydowego, który integruje tradycyjne i nowoczesne bazy danych w celu pozyskiwania odpowiednich dużych zbiorów danych. Dlaczego? Wymagają po prostu niewielkich inwestycji i kosztów infrastruktury IT. Zwykle te bazy danych są również używane do kilku celów analizy biznesowej, ponieważ mogą zapewnić wydobycie spostrzeżeń, które są wykorzystywane do generowania zysków biznesowych. Najpopularniejsze bazy danych to między innymi MS Access, Oracle i SQL, które mogą zawierać wszelkiego rodzaju treści, opisując klientów lub artykuły.

Media

Media to najpopularniejsze źródło Big Data, wszyscy znamy platformy takie jak Google, Facebook, Twitter, YouTube i Instagram. Dlaczego więc media są istotne? Cóż, jest to najszybszy sposób dla firm, aby uzyskać przegląd swoich odbiorców, narysować wzorce i pomóc im w podejmowaniu decyzji, ponieważ mogą z łatwością przekroczyć wszystkie fizyczne i demograficzne bariery. Dlatego media dostarczają cennych informacji na temat preferencji konsumentów i zmieniających się trendów.

Chmura

Chmura stanowi wydajne i ekonomiczne źródło danych, ponieważ duże zbiory danych można przechowywać i pozyskiwać w chmurach publicznych lub prywatnych. Z tego powodu firmy przeniosły się z tradycyjnych źródeł danych do chmury, przenosząc swoje dane. Dobrymi przykładami danych Cloud Computing są Salesforce, Dropbox lub IBM.

Pamiętasz, czym są ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane? Przechowywanie w chmurze może pomieścić oba typy danych i zapewnia firmom informacje w czasie rzeczywistym oraz wgląd na żądanie.

„Internet rzeczy”

Słyszałeś kiedyś o Internecie rzeczy? Jeśli nie, masz szansę dowiedzieć się o tym w module 4! IoT rozwija się szybko i obejmuje duże zbiory danych generowane są nie tylko z komputerów i smartfonów, ale być może także z każdego urządzenia, które może emitować dane. Dzięki IoT dane mogą być pozyskiwane z różnych urządzeń, takich jak gry wideo, kamery, urządzenia gospodarstwa domowego i tym podobne.

Sieć

Dlaczego dane internetowe są korzystne dla start-upów? Sieć publiczna to duże zbiory danych, które są szeroko rozpowszechnione i łatwo dostępne. Dane w Internecie są dostępne zarówno dla osób fizycznych, jak i firm, więc początkujący nie musicie czekać, aby rozwinąć własną infrastrukturę Big Data, aby z niej skorzystać.

Analityka

Czym jest analityka?

Źródło: https://storyset.com/illustration/site-stats/amico

Skoro już wiesz, czym są Big Data, czas dowiedzieć się, czym jest analityka. Dosłownie analityka to „informacje wynikające z systematycznej analizy danych lub statystyk”[1]. Czy to brzmi zbyt skomplikowanie? Najwyraźniej tak, ale chodzi o wykorzystanie danych, które możesz zebrać ze swojej witryny lub platformy mediów społecznościowych, aby uzyskać wgląd w swoją firmę.

Istnieją różne rodzaje analiz, które mogą ujawnić nam różnorodne spostrzeżenia. Ponieważ dopiero zaczynamy, skupimy się na podstawach i porozmawiamy o tym, jak analityka może Ci pomóc. Analityka może Ci pomóc, dostarczając dane, niezależnie od używanego narzędzia. Poznajmy jej różne rodzaje.

Różne rodzaje analityk

Warto rozróżnić trzy rodzaje analityk, które powiedzą Ci, co się wydarzyło, co się wydarzy w przyszłości i co należy zrobić[2].

• Analityka opisowa ujawnia, co się wydarzyło. Dzięki niej możesz wyszukiwać i podsumowywać dane historyczne w celu zidentyfikowania wzorców lub ich znaczenia. Jak możesz korzystać z analiz opisowych? Dobrymi przykładami są podsumowania przeszłych wydarzeń, takich jak kampanie marketingowe lub dane dotyczące wykorzystania i zaangażowania mediów społecznościowych, np.. polubienia na Instagramie.
• Analityka predykcyjna sugeruje, co wydarzy się w przyszłości. Jako, że analityka predykcyjna może powiedzieć Twojemu Startupowi, co może się wydarzyć w przyszłości, pozwoli Ci przyjąć bardziej proaktywne, oparte na danych podejście do strategii biznesowej i podejmowania decyzji. Ten typ analizy opiera się na prawdopodobieństwach przy użyciu różnych technik, takich jak eksploracja danych lub algorytmy uczenia maszynowego. Dobrym przykładem analityki predykcyjnej będzie przewidywanie prawdopodobieństwa, że klienci kupią inny produkt lub wyjdą ze sklepu.
• Analityka preskryptywna zasugeruje, co należy zrobić, ponieważ może zidentyfikować optymalne rozwiązania, przewidując, co, kiedy i dlaczego coś może się wydarzyć. Jest to najbardziej złożona analityka, ale jednocześnie najbardziej przydatna do podejmowania najlepszych możliwych decyzji opartych na danych w celu optymalizacji wydajności początkowej. Dobrym przykładem analizy nakazowej jest ocena ryzyka przeprowadzana przez firmy ubezpieczeniowe w zakresie ustalania cen dla klientów.

Znaczenie analityki zbiorów Big Data dla początkujących użytkowników

Dlaczego analityka Big Data jest przydatna dla Twojego start-upu? Zasadniczo analityka Big Data może pokazać nowe fale innowacji i wzrostu wydajności, pomagając jednocześnie poznać branżę, konkurentów i klientów. Poznajmy zalety Big Data dla Twojego start-upu.

Źródło: https://stories.freepik.com/illustration/startup-life/cuate

1. Podejmowanie decyzji i poprawa wydajności: dzięki wykorzystaniu narzędzi analitycznych Big Data może usprawnić proces podejmowania decyzji. Z drugiej strony, ponieważ pozwala na tworzenie i przechowywanie większej ilości danych w formie cyfrowej, możesz uzyskać szczegółowe informacje o wydajności wszystkiego, co dotyczy twoich start-upów, takich jak inwentaryzacje produktów, faktur lub harmonogramy personelu.
2. Znajomość i dotarcie do klientów: dzięki segmentacji klientów Big Data umożliwia bardziej precyzyjne dostosowanie produktów lub usług. Ponadto duże zbiory danych mogą pomóc Ci lepiej zrozumieć zachowanie klientów poprzez śledzenie ich rutynowych zakupów i monitorowanie mediów społecznościowych.
3. Znajdowanie innowacyjnych modeli biznesowych, produktów i usług oraz odkrywanie trendów: Big Data można wykorzystać do usprawnienia rozwoju nowej generacji produktów i usług poprzez śledzenie tego, czego szuka klient, na przykład za pomocą narzędzi takich jak Trendy Google.
4. Korzystanie z Big Data Analytics, aby poznać swoją branżę i konkurencję: wiele firm publikuje roczne raporty zawierające najistotniejsze informacje. Ponadto możesz skorzystać z danych podanych w produktach, które sprzedają, takich jak ceny i funkcje.

[1] https://www.researchgate.net/publication/265775800

[2] https://www.lexico.com/definition/analytics

[3] https://www.researchgate.net/publication/276001104_All_About_Analytics